Probabilidad

1. AUTOR:
JEFFERSON PEREZ
CURSO:
3BGU “C”

2. INDÍCE
 LAS PROBABILIDADES………………………. 3
 PROBABILIDADES…………………………….. 5
 TEOREMA DE BAYES…………………………..7
 APLICACIONES……………………………….. 10
 EN NUESTRA VIDA COTIDIANA………........ 11
 EJEMPLOS…………………………………….. 12

3. LAS PROBABILIDADES
¿Qué sabes ?
Hay muchas probabilidades para poder elegir
la ropa ,existen diversas formas de como
identificar la mejor vestimenta ¿en que se
basa para elegir la ropa?
En la calidad ,precio, producto las cuales son
una probabilidad muy importante para
comprar.
Buen Vivir
Calidad de vestimenta
Muchas personas utilizan muchos
procedimientos para distinguir la calidad
de vestimenta, por lo general utilizan la
probabilidad, dándose cuenta en precio
, cantidad y salida del producto.
Por lo general en la costa hay mas
ganancia en vestimenta ya que se debe
al clima.
¿Qué tipo de vestimenta usted utiliza?

4. ¿Qué aprenderás?
 Solucionar problemas
para conseguir
resultados futuros.
 Identificar las variables
aleatorias en un
problema.
 Analizar las
probabilidades para
asociar distribuciones,
tales como tasa de
llegada de clientes
Objetivos educativos del tema
1. Estudiar los resultados de la probabilidad ,que se
esta presentando en las ventas de vestimentas.
2. Describir la probabilidad y sus características
3. Medir en que mes hay mas probabilidades de
ventas.

5. PROBABILIDADES
 La probabilidad es la posibilidad que existe entre varias posibilidades,
que un hecho o condición se produzcan. La probabilidad, entonces,
mide la frecuencia con la cual se obtiene un resultado en oportunidad
de la realización de un experimento sobre el cual se conocen todos los
resultados posibles gracias a las condiciones de estabilidad que el
contexto supone de antemano.
 Se calcula con la siguiente formula.


6. EJEMPLOS:
 el agua que se calienta a 100 grados Celsius a nivel del mar se convierte en vapor: éste
es un fenómeno ya determinado. En tanto, los aleatorios, que son de los que se ocupa la
teoría de la probabilidad, podrán realizarse miles de veces bajo las mismas
circunstancias pero siempre tendrán como resultado un variado conjunto de alternativas.
Un clarísimo ejemplo resulta ser las diversas posibilidades y combinaciones que permite
el lanzamiento de dados cuando se está jugando a la generala.
 Solución:
Quizá esto que les expuse suene bastante abstracto para nuestra vida cotidiana; sin
embargo, la probabilidad está absolutamente inmersa en nuestro día a día como parte
integrante de una sociedad y comunidad determinada, ya que en el análisis de riesgos y
en el comercio de materias primas, la probabilidad, tiene una incidencia y una
importancia vital.

7. El teorema de Bayes se utiliza para revisar probabilidades previamente calculadas cuando
se posee nueva información. Desarrollado por el reverendo Thomas Bayes en el siglo XVII,
el teorema de Bayes es una extensión de lo que ha aprendido hasta ahora acerca de la
probabilidad condicional.
Comúnmente se inicia un análisis de probabilidades con una asignación inicial, probabilidad
a priori. Cuando se tiene alguna información adicional se procede a calcular las
probabilidades revisadas o a posteriori. El teorema de Bayes permite calcular las
probabilidades a posteriori y es:
TEOREMA DE BAYES

9. EL TEOREMA DE BAYES ES UN PROCEDIMIENTO PARA OBTENER PROBABILIDADES
CONDICIONALES (PROBABILIDADES DE OCURRENCIA DE ACONTECIMIENTOS
CONDICIONADAS A LA OCURRENCIA DE OTROS ACONTECIMIENTOS). LA
EXPRESIÓN DEL TEOREMA DE BAYES PARA DOS VARIABLES DISCRETAS ES:
Para variables que toman más de dos valores, la expresión es:

10. APLICACIONES
 El teorema de Bayes es válido en todas las aplicaciones de la teoría de la probabilidad.
Sin embargo, hay una controversia sobre el tipo de probabilidades que emplea. En
esencia, los seguidores de la estadística tradicional sólo admiten probabilidades basadas
en experimentos repetibles y que tengan una confirmación empírica mientras que los
llamados estadísticos bayesianos permiten probabilidades subjetivas. El teorema puede
servir entonces para indicar cómo debemos modificar nuestras probabilidades subjetivas
cuando recibimos información adicional de un experimento. La estadística bayesiana
está demostrando su utilidad en ciertas estimaciones basadas en el conocimiento
subjetivo a priori y el hecho de permitir revisar esas estimaciones en función de la
evidencia empírica es lo que está abriendo nuevas formas de hacer conocimiento. Una
aplicación de esto son los clasificadores bayesianos que son frecuentemente usados en
implementación es de filtros de correo basura o spam, que se adaptan con el uso.

11. ENLAVIDA
COTIDIANA
 Cuando tu equipo tiene un sorteo antes del juego, tienes un 50/50 de
oportunidad de ganarlo: cara o cruz. Un jugador de baloncesto da pasos
hasta la línea de tiros libres y tiene una buena idea, sobre la base de los
resultados anteriores, ya que va a hacer el tiro. Un equipo de fútbol
intenta un gol de campo cuando piensan que la distancia a la meta esta
lo suficientemente cerca que lo más probable es que lo logren.
 Si te dicen que necesitas una cirugía, querrás que conocer la tasa de
éxito de la operación. Con base en las estadísticas, puedes tomar una
decisión informada si es o no es una buena opción para ti. Puedes
decidir si deseas o no iniciar un tratamiento de medicamentos, con base
en los resultados positivos de otros pacientes o efectos secundarios.

12. COMO POR EJEMPLO:
 Unos psicólogos especializados en el tratamiento de trastornos de personalidad están
interesados en diagnosticar el trastorno que afecta un paciente, en el que observan un
conjunto de síntomas que indican que el paciente podría sufrir el trastorno A o el
trastorno B. Además saben que los porcentajes de individuos afectados por los
trastornos A, B o ningún trastorno son 10, 30 y 70. También saben que el porcentaje de
individuos afectados por el trastorno A y que muestran el síntoma X es igual al 60%, el
porcentaje de individuos que sufren el trastorno B y muestran el síntoma X es el 30% y el
porcentaje de individuos no afectados que muestran los síntomas de trastorno es el 10%.
Resumiendo, la información que disponemos es: